一种基于数据孪生技术的建筑钢结构数据处理方法技术

本发明专利技术提出了一种基于数据孪生技术的建筑钢结构数据处理方法，涉及建筑钢结构数据处理技术领域，扫描测量钢结构的受力区域变形前后的点云数据，建立数字孪生虚拟点云坐标；由扫描点云数据拟合得到的表面位形计算钢结构受力区域的形变量；采用传感器对钢结构受力区域进行应力数据实时监测，将其应力数据的变化量与受力区域的形变量进行关联判断，若相同方向上，应力数据的变化量和形变量均出现较大突变，可认为该关注区域出现危险。可认为该关注区域出现危险。可认为该关注区域出现危险。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据孪生技术的建筑钢结构数据处理方法


[0001]本专利技术涉及建筑钢结构数据处理
，具体涉及一种基于数据孪生技术的建筑钢结构数据处理方法。

技术介绍

[0002]建筑数字孪生模型是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。建筑数字孪生模型在虚拟世界中与建筑物理实体保持共生演化关系的信息映射模型，其研究与发展对于提升建筑管理能力具有重要意义。现有技术中，通常使用孪生技术建立某一建筑结构的数字模型，并通过该数字模型来监控实际建筑结构，从而使位于监控室的使用者能够方便了解建筑的实际情况。
[0003]然而，建筑在生命期的演化中会遭遇老化和性能衰退等问题，建筑的一些参数和物理规律会在复杂环境的影响下产生一系列不确定的连续改变，使得建筑数字孪生模型通常难以与建筑物理实体间保持动态一致性，同时一栋建筑中会拥有各种不同的传感器以及监控设施，如果都将这些设施所传递的内容实时渲染在数字模型中，会导致增加模型的算力压力。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于数据孪生技术的建筑钢结构数据处理方法，包括如下步骤：步骤一、扫描测量钢结构的受力区域变形前后的点云数据，建立数字孪生虚拟点云坐标；步骤二、由扫描点云数据拟合得到的表面位形计算钢结构受力区域的形变量；步骤三、采用传感器对钢结构受力区域进行应力数据实时监测，将其应力数据的变化量与受力区域的形变量进行关联判断。
[0005]进一步地，步骤一中，设受力区域变形前第一时刻T1点云数据P1的坐标为{x1,y1,z
l
}：；设受力区域变形后第二时刻T2点云数据P2的坐标为{x2,y2,z2}：；式中，S1，S2分别为点云数据P1和点云数据P2对应的实际钢结构表面函数，S1(x1,y1)为实际表面函数S1上(x1,y1)处的函数值，S2(x2,y2)为实际表面函数S2上(x2,y2)处的函数值，为点云数据P2在z方向上的测量噪音，为点云数据P1在z方向上的测量噪音。
[0006]进一步地，步骤二中，设{X1,Y1,Z1}
’
和{X2,Y2,Z2}
’
分别为在第一时刻T1和第二时刻T2由点云数据P1和P2拟合得到的表面位形：
在第一时刻T1钢结构表面拟合得到的表面位形为:；在第二时刻T2钢结构表面拟合得到的表面位形为:；式中，分别为第一时刻T1和第二时刻T2扫描绝对精度漂移量；分别为在第一时刻T1钢结构表面拟合得到的表面位形的坐标值，分别为在第一时刻T2钢结构表面拟合得到的表面位形的坐标值；则钢结构表面在第二时刻T2相对于第一时刻T1的形变量为:
[0007][0008]；第一时刻T1和第二时刻T2实际的点云数据的均值分别为、；、为均值、与总体均值间的偏差，分别为x、y、z方向的形变量。
[0009]进一步地，步骤三中，经过固定时间间隔后，计算应力数据的变化量，分析应力数据的变化量的x，y，z方向的分量，若相同方向上，应力数据的变化量分量和形变量分量均超过突变阈值，则判断该受力区域出现危险。
[0010]进一步地，步骤一中，采用如下步骤分割出受力区域的点云数据带：S11、确保第一时刻T1的点云数据P1和第二时刻T2的点云数据P2均包含受力区域；S12、采用沿受力方向的移动滑窗，从点云数据中分割出点云块；S13、设滑窗的长度为lw，宽度为s，以滑窗为单位分别分割出点云数据P1和P2中的点云块；S14、将点云块数据由整体坐标系xyz变换为局部坐标系；S15、在局部坐标系中，分别求点云数据P1和P2在局部坐标系中的均值和，再将和转换为整体坐标系z1和z2，分别得到点云数据P1和P2在同一测点的整体坐标{x1,y1,z
l
}和{x2,y2,z2}。
[0011]相比于现有技术，本专利技术具有如下有益技术效果：扫描测量钢结构的受力区域变形前后的点云数据，建立数字孪生虚拟点云坐标；由扫描点云数据拟合得到的表面位形计算钢结构受力区域的形变量；采用传感器对钢结构受力区域进行应力数据实时监测，将其应力数据的变化量与受力区域的形变量进行关联判断，若相同方向上，应力数据的变化量和形变量均出现较大突变，可认为该关注区域出现危险。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1为专利技术的基于数据孪生技术的建筑钢结构数据处理方法的流程图；图2为专利技术的滑窗设置参数示意图。
具体实施方式
[0014]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0015]在本专利技术的具体实施例附图中，为了更好、更清楚的描述系统中的各元件的工作原理，表现所述装置中各部分的连接关系，只是明显区分了各元件之间的相对位置关系，并不能构成对元件或结构内的信号传输方向、连接顺序及各部分结构大小、尺寸、形状的限定。
[0016]如图1所示，为专利技术的基于数据孪生技术的建筑钢结构数据处理方法的流程图，包括如下步骤：步骤一、扫描测量钢结构的受力区域变形前后的点云数据，建立数字孪生虚拟点云坐标。
[0017]设钢结构的受力区域变形前扫描时刻为第一时刻T1，钢结构的受力区域变形后扫描时刻为第二时刻T2。
[0018]在第一时刻T1和第二时刻T2，分别使用扫描仪对钢结构同一受力区域进行扫描。
[0019]定义第一时刻T1的扫描点云数据为点云数据P1，第二时刻T2的扫描点云数据为点云数据P2；S1，S2分别为点云数据P1和点云数据P2对应的实际钢结构表面函数，S1(x1,y1)为实际表面函数S1上(x1,y1)处的函数值，S2(x2,y2)为实际表面函数S2上(x2,y2)处的函数值。
[0020]设点云数据P1的坐标为{x1,y1,z
l
}，它满足如下关系:；式中，为点云数据P1在z方向上的测量噪音，服从高斯分布。
[0021]{x1,y1,z
l
}是坐标{x1,y1,S1(x1,y1)}和在z方向上的叠加，为点云数据P1的测量误差点云。
[0022]设点云数据P2的坐标为{x2,y2,z2}，它满足如下关系：；式中，为点云数据P2在z方向上的测量噪音；{x2,y2,z2}是坐标和在z方向上的叠加。为点云数据P2的测量误差点云。
[0023]在优选实施例中，可采用如下步骤分割出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据孪生技术的建筑钢结构数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、扫描测量钢结构的受力区域变形前后的点云数据，建立数字孪生虚拟点云坐标；步骤二、由扫描点云数据拟合得到的表面位形计算钢结构受力区域的形变量；步骤三、采用传感器对钢结构受力区域进行应力数据实时监测，将其应力数据的变化量与受力区域的形变量进行关联判断。2.根据权利要求1所述的建筑钢结构数据处理方法，其特征在于，步骤一中，设受力区域变形前第一时刻T1点云数据P1的坐标为{x1,y1,z
l
}：；设受力区域变形后第二时刻T2点云数据P2的坐标为{x2,y2,z2}：；式中，S1，S2分别为点云数据P1和点云数据P2对应的实际钢结构表面函数，S1(x1,y1)为实际表面函数S1上(x1,y1)处的函数值，S2(x2,y2)为实际表面函数S2上(x2,y2)处的函数值，为点云数据P2在z方向上的测量噪音,为点云数据P1在z方向上的测量噪音。3.根据权利要求2所述的建筑钢结构数据处理方法，其特征在于，步骤二中，设{X1,Y1,Z1}
’
和{X2,Y2,Z2}
’
分别为在第一时刻T1和第二时刻T2由点云数据P1和P2拟合得到的表面位形：在第一时刻T1钢结构表面拟合得到的表面位形为:；在第二时刻T2钢结构表面拟合得到的表面位形为:；式中，分别为第一时刻T1和第二时...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭东旭，唐莎莎，刘秀曈，李强，杨扬，
申请(专利权)人：华电重工机械有限公司，
类型：发明
国别省市：